大家在日常开发中，是否处理过大批量消息积压的问题呢？
它一般由于代码bug（比如消费逻辑处理有误）、或者生产者的生产速度大于消费者的消费速度（如大促、抢购等活动期间导致消息数量激增，或者消费者处理速度极慢），就可能导致生产环境出现百万、甚至千万的消息积压。
那么，假设发生kafka百万消息堆积，如何解决呢？
-
先排查是不是bug，如果是，要快速修复
-
优化消费者代码逻辑
-
临时紧急扩容，新建临时topic
遇到消息积压问题时，我们需要先排查，是不是有bug产生了,比如消费者未正确提交偏移量（Offset）。
消费者在处理完消息后未提交偏移量，导致重复消费或消费停滞。进而形成大量消息积压。
给个伪代码反例：
在处理完消息后，要正确提交偏移量。
如果不是bug，那就可能是消费者速度不给力，导致的消息积压。我们可以优化一下消费者代码逻辑。
可以使用多线程处理，可以减少每条消息的处理时间（比如减少不必要的计算），从而提高消息处理速度。
假设消费者有两台机器，消费者代码优化前是，1秒处理100条消息。代码优化后，l秒可以处理消息500条。
一个小时，可以处理消息：2* 500 * 3600 = 3600 000
可以发现，如果累积了3百多万消息的话，处理完也要一个小时。如果是生产环境，一些比较敏感或者特殊的业务，是不允许很长的时间延迟的。
业务紧急的话，我们可以临时紧急扩容，新建临时topic。
比如原来的topic 只有两个partition分区，因为消费者处理很耗时等操作，导致了百万消息积压，这时候需要紧急快速处理。
这时候，消费者的代码，我们可以做一些调整，就是不再处理其他业务操作。而是新建临时的topic，把消息转发到临时的topic，并且partition 分区增加到原来的 10倍
然后我们原来消费者业务逻辑处理的代码，放在新的临时消息那里处理。
等快速消费完积压数据之后，得恢复原先部署的架构，下掉临时消费者，重新用原先的 consumer 机器来消费消息。
对于线上kafka 消息大量积压的问题，我总结了这几点：
-
我们要做好监控和告警，当消息积压到一定程度的时候，就要告警，通知负责人，提前处理。
-
不要上来就新建临时topic，去快速处理大量积压问题。应该先排查是不是bug，优化消费者的代码。
-
如果消息设置了超时时间，因为百万消息积压，没来得及处理就过期清理，可以设置定时任务拉起来重发一下。